22、电影评论情感分析：从词袋模型到TF-IDF的文本处理之旅

电影评论情感分析：从词袋模型到TF-IDF的文本处理之旅

1. 数据准备与任务概述

在进行文本处理和情感分析之前，我们需要准备好数据。这里使用的数据集包含电影评论，并且正类和负类样本是平衡的。以下是数据加载和预处理的代码示例：

import numpy as np
from sklearn.datasets import load_files

# 加载训练数据
# 假设text_train和y_train已经加载好
print(np.bincount(y_train))  # 查看训练数据中正负类的数量
# 输出: [12500 12500]

# 加载测试数据
reviews_test = load_files("data/aclImdb/test/")
text_test, y_test = reviews_test.data, reviews_test.target
print("Number of documents in test data: %d" % len(text_test))
print(np.bincount(y_test))
text_test = [doc.replace(b"<br />", b" ") for doc in text_test]
# 输出: 
# Number of documents in test data: 25000
# [12500 12500]

我们的任务是根据电影评论的文本内容，将其分类为“积极”或“消极”，这是一个标准的二分类任务。但文本数据不能直接被机器学习模型处理，需要将其转换为数值表示。

2. 词袋